私は感情を認識し、制御し、表現し、対人関係を慎重かつ共感的に扱う能力として定義された感情的知性を見てきました。
人工知能がこの問題に取り組み始め、コンピューターの感情知能を開発し始めるための戦略は何ですか？
今日これがすでにある程度起こっている例はありますか？
チューリングテストに合格したコンピューターは、必ずしも感情的な知性を表現しないのでしょうか、それとも明らかなコンピューターと見なされますか？
おそらくそれが、テストに合格する初期のプログラムが、おそらく感情的な知能が低いと思われる若者を表した理由です。
回答:
感情を認識して生成するためのアーキテクチャは、通常、多少複雑であり、一般的に短い説明はありません。そのため、誤解を招くようなサウンドバイトを与えるよりも、おそらく文献を参照する方が良いでしょう。
「アフェクティブコンピューティング」の初期の作業の一部は、ロザムンドピカードによって行われました。MITに研究グループがありますはこの分野に特化します。
より発展した建築的アイデアのいくつかは、マービン・ミンスキーによるものです。彼の本「The Emotion Machine」の出版前のドラフトは、ウィキペディアから入手できます。。
感情的知性は確かにチューリングテストに合格するために必要な要素のようです-実際、コンピューティング機械とインテリジェンスの元のチューリングテストのエッセイでは、ピックウィック氏の好みについてある程度の「心の理論」を暗示していました。
「まだクリスマスは冬の日であり、ピックウィック氏は比較を気にかけないと思う。」
低い感情的知性を示すコンピュータープログラムについてのコメントについては、エリザ（ここで試してみることができます）が面白いかもしれません。AIの歴史では古典的であり、アナリスト（心理学）を模倣するふりをしています。
しかし、私はの分野では、最近多くのあなたの質問の適合を考える人間-ロボットインタラクションに大きく依存している、ビジョンジェスチャーやフォローの動きの認識のためだけでなく、ソフト、自然な反応としての動き。顔と手の動きは、一度に多くの筋肉が関与する最も複雑なタスクに属していることに注意してください。
この分野で人々が何を研究しているのかを知るために、フィルムプラグアンドプレイを強くお勧めします。
スケールの純粋に人間の終わりに、私は時々自分の（私の）感情的知性について疑問に思います。人工知能エージェントにそのようなインテリジェンスを実装したいのでしょうか？
私がエリザを考えた理由を覚えています。その感情的な知性のためではなく、明らかに数人の人間がそれを真剣に受け止めていたからです。これは、一種の（承認された）チューリングテストと見なされますか？出会った人間については何と言っていますか？
感情は実装できるものではありません。非常に複雑です。ただし、それらを模倣することはできます。人間の感情は、出来事の解釈に基づく激しい精神活動を特徴とする意識的経験と密接に関係しています。
最近の脳の研究（認知心理学と神経生理学の研究を含む）は、あらゆる行動や出来事の人間の感情的評価が人間の精神プロセスにおいて重要な役割を果たすことを示唆しています。
最近の2016年のBICA協会の年次総会では、世界中の科学者が集まって、人間の思考の原理とメカニズムにアプローチし、生物学的にヒントを得たAIを作成しました。
たとえば、サムソノビッチ（MEPhIのサイバネティックス部門の教授）の提案では、感情的なコンテンツを伴うアクションを含むコンピューターゲームでAIをテストし、AIはさまざまなタイプの社会的関係（信頼など） 、従属またはリーダーシップ）。
ICTの Jonathan GratchたとえばAIが人間を欺いて望ましい結果を達成できる状況に基づいて、自然言語で人間と通信することで感情を識別および表現できる仮想キャラクターを発明しました。この効果は、人間の意識を再現することによって明らかに達成されるのではなく、統計的に調整するパラメーターを達成することによって達成されます。
MEPhIのサイバーインテリジェンスシステム研究所の研究者は、近い将来に、人間を解釈できる感情的および物語的な知性を所有することにより、人間との計画、目標の設定、社会的関係の確立が可能な仮想生物を作成できることを望んでいますイベントのコンテキスト。
そのため、Wikipediaが1に説明しているように、ベクトル演算を使用して「単語の言語コンテキストをキャプチャする」というWord2Vec（W2V）に精通しているかもしれません。たとえば、「フランス」から「パリ」を減算し、「イタリア」を追加すると、「ローマ」が得られます。
必要なのは、感情の移行間の類似性をキャプチャするSentiment2Vec（S2V）のようなものです。「悲しみ」から「恐怖」を引き、「喜び」を加えると、「希望」が得られます。または：「papercut」から「sting」を差し引き、「smashed」を追加すると、「ドキドキ」します。
キャッチは、あなたが言葉で持っているように、訓練する感情的なコンテキストの簡単にアクセスできるコーパスを持っていないということです。100万時間のfMRIがある場合-数百人の被験者の感情間の遷移をマッピングする場合-そのデータを使用してS2Vを構築できます。ただし、おそらくそのデータはありません。
それまでは、センチメントに特化したW2Vを構築するだけでした。現在の感情分析エンジンを使用してブートストラップすることもできます。「ペーパーカットを手に入れて刺す」と「指を打ってズキズキする」というテキストを十分に読んだら、最終的にS2Vを作成できます。子どもの本は、しばしば感情的な文脈に関する明示的な言葉を使用します（「これは少年を悲しくさせました」）。
しかし、言葉は、コネクトームマップが提供する体験的なコンテキストとはまだかけ離れています。有用なものがあるかどうかをテストするには、S2Vをマウスの採餌シミュレーションに実装することをお勧めします。通常の動作を生成するかどうか、また協調的または競合的なダイナミクスがS2Vから有機的に成長できるかどうかを確認します。
主題に関するいくつかのさらなる情報：
2014年、グラスゴー大学は、クレーム2の幸福、悲しみ、恐怖と怒り：4つの主の感情があること。
このWebサイト3は、一次感情の下にある二次および三次感情の素晴らしい階層的内訳を提供します。
参照資料
1：en.wikipedia.org/wiki/Word2vec
2：www.bbc.com/news/uk-scotland-glasgow-west-26019586
3：changingminds.org/explanations/emotions/basic%20emotions.htm
AGIシステムで感情を表現する方法は、システムステイタスステートレジスタで投票する小さなパーツ、エージェントの束によるものです。エージェントの組合が正しく連携している場合。これは潜在意識の部分です。
環境内の動きを計画する意識的な部分には、計画されたすべての動きにおけるこれらのシステム統計状態レジスタが含まれます。
すべての感情は、これらのレジスタから派生できます。
https://groups.google.com/forum/#!topic/artificial-general-intelligence/pxWmHClAAdA
https://groups.google.com/forum/#!topic/artificial-general-intelligence/jWdzPaxYHmU
https://groups.google.com/forum/#!forum/artificial-general-intelligence